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WEB2.0个性化学习网站资源的分面-公众分类和网站框架模型设计

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论文说明:图表目录

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第一章 绪 论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.2研究现状

1.2.1国内研究现状

1.2.2国外研究现状

1.3主要研究内容

1.3.1 Web2.0学习网站的资源分类组织方式

1.3.2个性化学习网站中的Web2.0应用形式

1.3.3 Web2.0个性化服务实现方式及网站框架模型

1.4创新点

1.4.1分面-公众分类法

1.4.2 Web2.0个性化学习网站模型

第二章 个性化学习网站研究的理论基础

2.1构建主义

2.1.1构建主义理论的内容

2.1.2构建主义理论的指导意义

2.2布卢姆教育思想

2.2.1布卢姆教育思想的内容

2.2.2布卢姆思想的指导意义

2.3人本主义理论

2.3.1人本主义理论的内容

2.3.2人本主义理论的指导意义

第三章 学习网站的资源分类组织方式

3.1网络资源分类现状

3.1.1网络资源发展简史

3.1.2网络资源分类体系的类型

3.1.3网络资源分类法的特点

3.1.4网络资源分类法存在的问题

3.2公众分类法

3.2.1公众分类法的概念

3.2.2公众分类法的产生与发展

3.2.3公众分类法的特性

3.2.4公众分类法存在的问题

3.3公众分类法的改进--分面公众分类法

3.3.1公众分类法改进研究的现状

3.3.2分面组配思想及其特点

3.3.3分面-公众分类法概念及原理

3.3.4分面-公众分类法在网络资源组织中的优势

3.4分面-公众分类法在个性化学习网站中的作用

3.4.1发挥网站资源分类组织的常规作用

3.4.2分面-公众分类法在个性化资源服务中的作用

3.4.3分面-公众分类法在网站资源导航中的作用

第四章 学习网站中的Web2.0应用形式与模式

4.1 Web2.0概述

4.1.1 Web2.0的产生

4.1.2 Web2.0的核心理念

4.1.3 Web2.0的主要应用形式

4.2 Web2.0在教育领域中的应用研究

4.2.1学习网站中的各种学习形式

4.2.2 Web2.0在教育领域的应用

4.3个性化学习网站中的Web2.0应用形式与模式

4.3.1 Blog与Podcast的融合

4.3.2 RSS向外的资源链接

4.3.3 Wiki知识条目

4.3.4用户对学习资源的评论

4.3.5通过Trackback引用通告的交流

第五章Web2.0个性化学习网站的实现形式及模型

5.1个性化信息分类

5.1.1静态个性化信息

5.1.2动态个性化信息

5.2个性化学习信息获取方式

5.2.1通过注册获取静态信息

5.2.2获取点击流构建情景关注系统

5.2.3通过Web挖掘获取用户行为规则和模式

5.3个性化信息的存储

5.3.1通过数据库存储静态个性化信息

5.3.2通过XML存储动态个性化信息

5.4个性化资源服务

5.4.1提供网站资源更新的RSS订阅服务

5.4.2构建个人学习环境

5.5个性化学习网站的整体结构模型

5.5.1逻辑层面的结构模型

5.5.2运行层面的结构模型

第六章总结

6.1研究结论

6.2研究展望

参考文献

致 谢

硕士期间科研工作和发表的论文

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摘要

Web2.0个性化学习网站是引用Web2.0理念和个性化服务思想设计的学习网站。Web2.0有利于充分发挥网络学习的交互性,能够提高学生学习的自主性,增强学生之间的协作。学习网站的个性化服务是针对不同学习需求提供的个性化学习资源服务,可有效地加强学生学习过程的归属感,改善学生的学习效率,提高学习资源的利用率。 论文分为基础理论研究、网站资源分类组织方式研究、Web2.0应用形式研究、个性化学习网站的实现形式及模型四个部分。 第一部分在研究意义与研究现状的基础上,分别论述了构建主义、布卢姆教育思想、人本主义等教育理论的内容,并对其在学习网站中的指导作用和意义进行了分析归纳。 第二部分研究了个性化学习网站的资源分类组织体系,论文在公众分类法的基础上,结合分面组配思想,提出了一种新的网络资源分类方法--分面-公众分类法,这种分类法与公众分类法相比,类目有了更加规范、细致的分类粒度,并具备了一定的系统性;分面-公众分类法不仅能出色地完成网站资源分类管理的任务,还可以有效地提高个性化学习资源服务中个性信息采集的准确性和系统性。 第三部分对学习网站中的Web2.0应用形式进行了探讨。经过分析,认为Blog、RSS、Wiki、Podcast等Web2.0应用形式能够有效地支持学习网站的资源交流与共享功能,并可以充分发挥网络学习交互性好的优势,提高学生的学习效率。 第四部分对Web2.0个性化学习网站中Web挖掘、情景关注、Web资源抽取等个性化信息采集和服务技术的实施方案进行设计,并从逻辑和运行两个层面分别提出了Web2.0个性化学习网站的整体框架模型。

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